package 代码随想录_动态规划.子序列问题.编辑距离;

/**
 * @author zx
 * @create 2022-06-05 18:05
 * 组成部分一：确定状态
 *               最后一步：
 *               子问题：
 *               确定dp数组(dp table)以及下标的含义
 *               dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同子序列的长度为dp[i][j]。
 * 组成部分一：确定状态
 * 最后一步：
 * 子问题：
 * 组成部分二：转移方程
 * 在确定递推公式的时候,首先要考虑如下两种操作,整理如下：
 *      if (s[i - 1] == t[j - 1]){t中找到了一个字符在s中也出现了}
 *      if (s[i - 1] != t[j - 1]){相当于t要删除元素，继续匹配}
 * if (s[i - 1] == t[j - 1]),那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;因为找到了一个相同的字符
 * 相同子序列长度自然要在dp[i-1][j-1]的基础上加1(如果不理解,在回看一下dp[i][j]的定义)
 * if (s[i - 1] != t[j - 1]),此时相当于t要删除元素,t如果把当前元素t[j - 1]删除,那么dp[i][j] 的数值就
 * 看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了,即：dp[i][j] = dp[i][j - 1];
 * 组成部分三：初始条件和边界情况
 * dp[i][0]和dp[0][j]是没有含义的,仅仅是为了给递推公式做前期铺垫,所以初始化为0。
 * 组成部分四：计算顺序
 */
public class 判断子序列_392 {
    /**
     * @return dp
     */
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        //dp[i][j]下标i-1为结尾的字符串s,以下标j-1为结尾的t,相同子序列的长度为dp[i][j]
        int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
        dp[0][0] = 0;
        for(int i = 1;i <= s.length();i++){
            for(int j = 1;j <= t.length();j++){
                if(s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)){
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                }else{
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1];
                }
            }
        }
        return dp[s.length()][t.length()] == s.length();
    }

    /**
     * @return 双指针解法
     */
    public boolean isSubsequence2(String s, String t) {
        int i = 0,j = 0;
        for(;i < t.length() && j < s.length();i++){
            if(t.charAt(i) == s.charAt(j)){
                j++;
            }
        }
        return j == s.length();
    }
}
